leetcode刷题笔记

1两数之和

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给个数组和目标，求数组中那两个数可以组成目标
一般都想到两个for循环暴力解
标准答案给到一个hash表
通过将循环过的数字保存进去，这样可以智通过以此循环就能找到对应的两个数字

class Solution(object):
    def twoSum(self, nums, target):
        """
        :type nums: List[int]
        :type target: int
        :rtype: List[int]
        """
        hashtable=dict()
        for i,num in enumerate(nums):
            if target-num in hashtable:
                return [hashtable[target-num],i]
            else:
                hashtable[nums[i]]=i

这里用到了

seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
list(enumerate(seasons))
>>> [(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')]

非常方便，相当于自动定义一个计数器了

3无重复最长子字符串

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设计了一个滑窗口，但是速度有点慢

class Solution(object):
    def lengthOfLongestSubstring(self, s):
        """
        :type s: str
        :rtype: int
        """
        max_len = 0
        left = 0
        seen = set()  # 记录当前窗口中的字符
        
        for right, char in enumerate(s):
            while char in seen:  # 如果字符重复，移动左指针
                seen.remove(s[left])
                print(seen)
                left += 1
            seen.add(char)  # 添加到窗口
            max_len = max(max_len, right - left + 1)  # 更新最大长度
        
        return max_len

思路：一个个看过来，有重复的就弹出第一个，然后记录最长的长度
但是我的代码比官方答案慢很多，原因是

seen.remove(s[left])

本身就是一个O(n)，套在while in里面最坏就是O(n2)
官方答案中使用滑动窗口（双指针）保证每个字符最多被访问 2 次（左指针和右指针各一次）
以下是官方答案：

class Solution:
    def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        # 哈希集合，记录每个字符是否出现过
        occ = set()
        n = len(s)
        # 右指针，初始值为 -1，相当于我们在字符串的左边界的左侧，还没有开始移动
        rk, ans = -1, 0
        for i in range(n):
            if i != 0:
                # 左指针向右移动一格，移除一个字符
                occ.remove(s[i - 1])
            while rk + 1 < n and s[rk + 1] not in occ:
                # 不断地移动右指针
                occ.add(s[rk + 1])
                rk += 1
            # 第 i 到 rk 个字符是一个极长的无重复字符子串
            ans = max(ans, rk - i + 1)
        return ans

4寻找两个数组的中位数

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这个真是做不出来了，一点思路没有，遍历O(n+m)谁都想得出，但O(log(m+n)) 真想不出。直接看答案了
思路：运用二分查找，数组本身是有序的，通过下图找到中位线，最关键的就是如何通过二分法找到中位线，同时保证先左边的最大值小于线右边的最小值。不满足情况的条件下通过移动中位线取查找合适的位置。